export const metadata = { sidebar_position: 1, title: "🟢 تعارف" };

# 🟢 تعارف

اس باب میں تکمیل کو مزید قابل اعتماد بنانے کے طریقے کے ساتھ ساتھ اس کا احاطہ کیا گیا ہے۔
اس بات کو یقینی بنانے کے لیے چیک لاگو کریں کہ آؤٹ پٹ قابل اعتماد ہیں۔

ایک خاص حد تک، زیادہ تر
پچھلی تکنیکوں کا احاطہ کیا گیا ہے جو تکمیل کو بہتر بنانے کے ساتھ ہے۔
درستگی، اور اس طرح وشوسنییتا، خاص طور پر خود مستقل مزاجی (@wang2022selfconsistency)۔
تاہم، بہت سی دوسری تکنیکیں ہیں جو قابل اعتماد کو بہتر بنانے کے لیے استعمال کی جا سکتی ہیں،
بنیادی حوصلہ افزائی کی حکمت عملی سے باہر.

%%LLMs|LLM%% زیادہ قابل اعتماد پایا گیا ہے جو ہم اس کی تشریح کرنے میں توقع کر سکتے ہیں کہ غلط ہجے، غلط جملے، یا فعال طور پر گمراہ کن پرامپٹ (@webson2023itscomplicated) کا جواب دیتے وقت ایک پرامپٹ کیا کہنے کی _کوشش_ کر رہا ہے۔
اس قابلیت کے باوجود، وہ اب بھی مختلف مسائل کا مظاہرہ کرتے ہیں جن میں فریب (@ye2022unreliability)،
%%CoT|CoT پرامپٹنگ%% طریقوں(@ye2022unreliability) کے ساتھ ناقص وضاحتیں، اور متعدد تعصبات
بشمول اکثریتی لیبل تعصب، ریسنسی تعصب، اور عام ٹوکن تعصب(@zhao2021calibrate)۔
مزید برآں، حساس موضوعات سے نمٹتے وقت زیرو شاٹ CoT خاص طور پر متعصب ہو سکتا ہے۔

ان میں سے کچھ مسائل کے عام حل میں _a priori_ تعصبات کو دور کرنے کے لیے کیلیبریٹر شامل ہیں،
اور اسکور مکمل کرنے کے لیے تصدیق کنندگان، نیز تکمیلات میں تنوع کو فروغ دینا۔
